pyvista.examples.downloads.download_whole_body_ct_male

pyvista.examples.downloads.download_whole_body_ct_male#

download_whole_body_ct_male(load=True, *, high_resolution=False)[ソース]#

117の解剖学的構造がセグメント化された男性被験者のCT画像をダウンロードします。

このデータセットは、zenodo から入手可能な TotalSegmentator dataset, version 2.0.1 の 's1397' を対象としています。詳細は原著論文を参照のこと:

Jakob Wasserthal et al., “TotalSegmentator: Robust Segmentation of 104 Anatomic Structures in CT Images,” Radiology, Jul. 2023, doi: https://doi.org/10.1148/ryai.230024.

データセットは3つのブロックを持つ MultiBlock としてロードされる。

  • 'ct': CTデータのある ImageData

  • 'segmentations': MultiBlock に 117 個の ImageData ブロックが格納されており、各ブロックにはバイナリのセグメンテーションラベルが格納されています。ブロックは解剖学的構造（例えば 'heart' ）によって命名され、アルファベット順にソートされます。 以下の例を参照してください。

  • 'label_map': ImageData にラベルマップ配列を追加します。ラベルマップはセグメンテーションの代替表現であり、マスクは単一のスカラー配列に結合されます。

    注釈

    ラベルマップは元のデータソースの一部ではありせん。

クリエイティブ・コモンズ 表示 4.0 インターナショナルの下でライセンスされています。

Added in version 0.45: Three dictionaries are now included with the dataset's user_dict to map label names to ids and colors:

  • 'names_to_colors' : maps segment names to 8-bit RGB colors.

  • 'names_to_ids' : maps segment names to integer ids used by the label map.

  • 'ids_to_colors' : maps label ids to colors.

The label ids are the ids used by the included label map.

バージョン 0.45 で変更: A downsampled version of this dataset with dimensions (160, 160, 273) is now returned. Previously, a high-resolution version with dimensions (320, 320, 547) was returned. Use high_resolution=True for the high-resolution version.

パラメータ:
loadbool, default: True

True に設定すると，データセットをダウンロードした後に読み込みます． False に設定すると，ファイル名のみが返されます．

high_resolutionbool, default: False

Set this to True to return a high-resolution version of this dataset. By default, a resampled version with a 0.5 sampling rate is returned.

Added in version 0.45.

戻り値:
pyvista.MultiBlock か str

load に応じて，データセットまたはファイル名を指定します．

例

データセットをロードし、そのプロパティのいくつかを取得します。

>>> from pyvista import examples
>>> import pyvista as pv
>>> dataset = examples.download_whole_body_ct_male()

Get the CT image.

>>> ct_image = dataset['ct']
>>> ct_image
ImageData (...)
  N Cells:      6876432
  N Points:     6988800
  X Bounds:     7.500e-01, 4.778e+02
  Y Bounds:     7.500e-01, 4.778e+02
  Z Bounds:     7.527e-01, 8.182e+02
  Dimensions:   160, 160, 273
  Spacing:      3.000e+00, 3.000e+00, 3.005e+00
  N Arrays:     1

Get the segmentation label names and show the first three.

>>> segmentations = dataset['segmentations']
>>> label_names = segmentations.keys()
>>> label_names[:3]
['adrenal_gland_left', 'adrenal_gland_right', 'aorta']

Get the label map and show its data range.

>>> label_map = dataset['label_map']
>>> label_map.get_data_range()
(np.uint8(0), np.uint8(117))

Show the 'names_to_colors' dictionary with RGB colors for each segment.

>>> dataset.user_dict['names_to_colors']

Show the 'names_to_ids' dictionary with a mapping from segment names to segment ids.

>>> dataset.user_dict['names_to_ids']

Create a surface mesh of the segmentation labels.

>>> labels_mesh = label_map.contour_labels()

Color the surface using color_labels(). Use the 'ids_to_colors' dictionary that's included with the dataset to map the colors.

>>> colored_mesh = labels_mesh.color_labels(
...     colors=dataset.user_dict['ids_to_colors']
... )

CT画像とセグメンテーションラベルを一緒にプロットします。

>>> pl = pv.Plotter()
>>> _ = pl.add_volume(
...     ct_image,
...     cmap='bone',
...     opacity='sigmoid_8',
...     show_scalar_bar=False,
... )
>>> _ = pl.add_mesh(colored_mesh)
>>> pl.view_zx()
>>> pl.camera.up = (0, 0, 1)
>>> pl.camera.zoom(1.3)
>>> pl.show()
../../../_images/pyvista-examples-downloads-download_whole_body_ct_male-1_00_00.png

参考

Visualize Anatomical Groups

Additional examples using this dataset.

Whole Body Ct Male Dataset

詳細はデータセットギャラリーのこのデータセットをご覧ください。

Whole Body Ct Female Dataset

女性被験者の同様のデータセット。

医学のデータセット

他の医療データセットをブラウズします。

Volume With Segmentation Mask

See additional examples using this dataset.

目次